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An Ontology Based Cyclone Tracks Classification Using swrl reasoning and SVM

Computer Systems Science & Engineering 2023年第3期44卷 2323-2336页

作者： N.Vanitha C.R.Rene Robin D.Doreen Hephzibah Miriam Sri Sai Ram Engineering College Chennai600044TamilnaduIndia Director of Computational Intelligence Research Foundation Chennai600023TamilnaduIndia

Tropical cyclones(TC)are often associated with severe weather conditions which cause great losses to lives and *** precise classification of cyclone tracks is significantly important in thefield of weather *** this paper we propose a novel hybrid model that integrates ontology and Support Vector Machine(SVM)to classify the tropical cyclone tracks into four types of classes namely straight,quasi-straight,curving and sinuous based on the track *** Cyclone TRacks Ontology(TCTRO)described in this paper is a knowledge base which comprises of classes,objects and data properties that represent the interaction among the TC characteristics.A set of swrl(Semantic Web Rule Language)rules are directly inserted to the TCTRO ontology for reasoning and inferring new knowledge from ***,we propose a learning algorithm which utilizes the inferred knowledge for optimizing the feature *** to experiments on the IBTrACS dataset,the proposed ontology based SVM classifier achieves an accuracy of 98.3%with reduced classification error rates.

关键词： Tropical cyclones classification support vector machine ontology swrl reasoning SVM classification

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